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RSS订阅原创 【TensorFlow】TF框架介绍及代码示例学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，是由Google开发的，用于构建和训练机器学习模型的工具库。它提供了丰富的功能和易于使用的接口，可用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。计算图定义了操作的顺序和依赖关系。图像识别：TensorFlow提供了一些预训练好的模型，如Inception、ResNet等，可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。自然语言处理：TensorFlow提供了一些预训练好的模型，如BERT、GPT等，可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。
2024-04-15 14:19:53
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原创 【hf-mirror】HuggingFace镜像站助你实现模型自由
随着大模型的发展，越来越多人员参与到大模型炼丹和实践中，但HuggingFace在国内无法方便访问，带来不少问题。如果你可以翻墙等方式访问HuggingFace，那优先还是推荐 HuggingFace Hub。当前，前提是网络质量较好，能够满足需求。
2024-04-12 19:19:09
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原创 【Code Server】 WebIDE 简介及安装部署
code-server：运行在浏览器上的VSCode。自VSCode发布以来，VSCode就受到了广大程序员的青睐。VSCode丰富的插件能够满足使用者各色各样的需求。但VSCode使用受限于图形化界面的需求，只能安装在客户端而不能安装在服务器上。code-server的出现完美的解决了VSCode不能安装在服务端的缺陷。
2024-04-12 16:50:12
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原创 学习AI第一课：本地部署AI大模型
AI 大模型发展到现在，国内外都有在线和离线版本，那如何在自己本地部署大模型呢？本文分享了一种简单的办法，一起来看看吧。我们经常能看到某某公司开源了一款 AI 大模型的新闻。这些模型都有着超强的能力，从生成大段的文字、逼真的图像，到理解和翻译不同语言，再到创造出令人叹为观止的音乐和艺术作品。对于我们普通人来说，这些高科技听起来不仅遥不可及，而且似乎与我们的日常生活无关，他们像是只有那些天才和大神们才能操作和使用的。
2024-04-12 10:01:56
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原创 【AI】AI 办公软件使用指南
众所周知，AI 人工智能技术已渗透到生活的方方面面，无论是很多人早已用上的智能音箱、语音助手，还是新近诞生的各种 AI 软件工具，背后都离不开 AI 人工智能技术的加持。对于各类新生的 AI 软件工具，人们很容易「选边站队」，一边是 AI 悲观派，担心 AI 人工智能技术突飞猛进地发展，将来有一天会取代自己，砸了自己的饭碗；一边是 AI 乐观派，坚信 AI 人工智能技术能造福人类，增强个体的能力，使用得当的话，未来大部分人都能成为超级个体。
2024-04-09 15:05:02
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原创 [AIPC] 个人笔记本AI PC 能力体验
AIGC、AI PC风起云涌，整个半导体行业都在抓住这个千载难逢的良机。从上游芯片企业，到广大设备厂商，再到生态软硬件公司，以及各种机构组织，无一不倾尽全力。**无论是AIGC，还是AI PC，根基都是强大底层硬件和算力的坚实支撑，动力则是广阔生态支持和应用场景的落地，软硬结合，才能真正释放AI的潜力，才能真正颠覆千行百业的体验。**作为几十年来半导体行业执牛耳者，Intel可以说是“天选之子”，CPU+GPU+NPU三大计算引擎组成XPU算力平台，无与伦比的号召力和影响力则是一呼百应。
2024-04-09 11:32:25
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原创 [Intel AIGC体验] DELL灵越14 Plus体验大语言模型
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC，也就是以AI为主导的生成式内容，包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说，只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天，可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上，还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA，而且在多年前就开始布局AI，它就是芯片巨头Intel公司。
2024-04-09 10:33:31
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原创 【阿里云PAI】基于PAI-EAS 部署 AI 视频生成模型 SVD 工作流
Stable Video Diffusion（以下简称 SVD），是一个图像到视频模型模型，能够以每秒 3 到 30 帧的可自定义的帧率生成 14 帧和 25 帧的视频。去年 11 月，Stability.AI 发布了它的 1.0 版本。而这个1.1版本的模型经过训练，可在 1024x576 的分辨率下生成 25 帧。总体上他是一个生成短视频，类似gif形式的一个模型，而这个也是目前来说开源并且在直接生成视频的模型效果比较好的一个了。
2024-04-03 15:28:31
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原创 【通义千问】基于通义千问查询阿里云资源实践
作为阿里云开发者，我们常常需要查询阿里云上的资源信息，比如ECS、RDS等资源详情或产品说明。于是，基于LangChain的Agent架构，我们尝试制作了一个实现上述想法的大模型Agent，让大模型可以协助您查询您在阿里云上开通了哪些资源。您可以进入Jupyter Notebook环境来运行本章的代码，查询您在阿里云的资源使用情况，也可以将代码加入到您的工程项目中，利用。最后，我们看看大模型是如何回答不在API范围内的问题的，这里我们将询问ECS的定价策略，通义千问能直接给出合理的答案。
2024-03-28 16:36:02
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原创 【阿里云PAI】基于阿里云使用Stable Diffusion XL Turbo模型和DiffSynth UI实现AI作画
基于开源Stable Diffusion XL Turbo模型和DiffSynth UI，我们支持文图生成的基础上，也支持交互式的图像到图像生成，实现图像编辑功能，用户可以上传草图或通过WebUI提供的绘图工具绘制草图。在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，使用Stable Diffusion XL Turbo模型和DiffSynth UI实现AI作画，涂鸦也能生成精美画作。– Delete input image: 删除输入图像，建议在使用生成图像作为输入前将原输入图像删除。
2024-03-28 14:47:17
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原创 【玩转EdgeOne】基于腾讯云: 下一代CDN简介及实操
边缘安全加速平台 EO（Tencent cloud EdgeOne，下文简称为 EdgeOne）基于腾讯边缘计算节点提供加速和安全的解决方案，可以为电商与零售、金融服务、内容资讯与游戏等行业保驾护航，提升用户体验。EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等一体化服务。通过分析访问日志数据，在数据分析页面中提供多种数据指标，供您多维度了解业务数据。
2024-03-28 14:34:48
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原创 【函数计算FC】基于阿里云函数计算FC部署 Stable Diffusion
本次实验将带大家通过使用阿里云产品函数计算 FC 和文件存储 NAS ，
2024-03-28 14:32:48
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原创 【阿里云ECS】基于云服务器ECS玩转Leanote个人云笔记
Leanote，前所未有的文档体验，近乎完美的平台覆盖，支持团队协同，想写什么写什么，想存什么存什么。免费领取一台云服务器ECS搭建Leanote，没有每个月限制多少条、多少G流量的限制，没有内容限制，没有字数长度限制，想要什么功能，自己实现。说明：如果您的阿里云账号只能领取部分免费试用产品，请您领取符合免费试用资格的产品，然后进入实验，不满足免费试用资格的产品将会使用个人账户资源进行创建，并会产生一定的费用，请您及时关注账户扣费。2.6.2配置完后，按ESC键退出编辑模式，输入:wq，回车保存并退出。
2024-03-28 14:28:46
523
原创 【腾讯云HAI】基于腾讯云HAI部署Stable Diffusion进行图像创作
在深度学习领域，稳定扩散（Stable Diffusion）是一种强大的生成模型，近年来备受关注。稳定扩散模型通过逐步将噪声信号转化为目标图像，实现了高质量图像生成的突破性进展。相较于传统的生成对抗网络（GAN）等模型，稳定扩散技术在生成图像时展现出更加稳定和可控的特性，为图像生成任务带来了全新的可能性。然而，稳定扩散模型对计算资源和硬件设备要求较高，需要充足的显存和计算能力来支持模型的训练和推理过程，一般的用户是无法在本地进行训练和推理的。
2024-03-28 10:04:37
914
原创 【玩转EdgeOne】下一代CDN简介及实操
边缘安全加速平台 EO（Tencent cloud EdgeOne，下文简称为 EdgeOne）基于腾讯边缘计算节点提供加速和安全的解决方案，可以为电商与零售、金融服务、内容资讯与游戏等行业保驾护航，提升用户体验。EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等一体化服务。通过分析访问日志数据，在数据分析页面中提供多种数据指标，供您多维度了解业务数据。
2024-03-28 10:03:29
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原创 [docker] DevContainer高效开发(第二篇)：前端开发体验
上面的配置只是最基本的配置，大部分情况我们是需要自定义配置，让容器更符合我们的需求。自定义配置就需要用到 Dockerfile，这个文件是 docker 的配置文件，可以在里面安装软件，配置环境等等。Dockerfile 的语法可以参考 官方文档。然后根据自己的需求编写 Dockerfile# 设置变量，由 .devcontainer.json 中的 args 传入# 指定 node 版本# 设置编码# 设置工作目录# 挂载 volume# 设置 bash 为默认 shell。
2024-01-08 17:51:40
1080
原创 [Docker] DevContainer高效开发（第一篇）：基于remote container开发
更何况，大多数语言会拥有很多版本，而且版本之间兼容性不佳（例如Python），在自己电脑上安装多个版本的python有时候已经让人血压升高，何况我还要记得哪个版本在哪，哪个版本的库在哪，不同的版本用的是哪一个包管理器等等繁琐的细节……这样一来，开发的应用连带这开发环境就被”连根拔起“，以后就再也不需要担心重新配置开发环境的麻烦了，要做的仅仅是确认一下机器上有没有docker，然后运行一个容器开发就可以。我不想将容器运行在本地，于是采用了先远程开发连接服务器，再使用服务器上的容器开发的方式。
2024-01-08 17:35:42
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原创 DevOps:CentOS7离线升级OpenSSH_8.8p1
如果要修改ssh的配置文件必须得修改/usr/local/openssh/etc/sshd_config，修改/etc/ssh/sshd_config不会生效。centos7.9,升级openssh到8.8p1最新版本。1、确认安装了gcc编译环境。3、编译安装openssl。4、编译安装openssh。2、编译安装zlib。
2024-01-08 16:38:20
413
原创 DevOps: CentOS7离线安装gcc和c++运行环境
下载地址：https://pan.baidu.com/s/15mapCiGhCLE8dYvg0lkQWg 提取码: 1111。安装过程走完了过后，前往 /usr/bin 目录查看是否有 gcc和g++两个文件夹，如果有，说明安装成功。
2024-01-08 16:24:43
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原创 DevOps: Mkdocs 静态站点生成器 简介及实践
MkDocs是一个基于Python的静态站点生成器，它可以将Markdown格式的文档转换为漂亮的静态网站。MkDocs提供了一种简单而灵活的方式来创建文档，并支持多种主题和插件。
2024-01-08 16:06:55
1068
原创 人工智能-算法篇61篇-自然语言处理之门控循环单元（GRU）学习
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今社会最热门的话题之一。从自动驾驶汽车到智能家居，从语音助手到医疗诊断系统，AI技术正在逐渐渗透到我们生活的方方面面。在这个过程中，循环神经网络（RNN）作为一种重要的神经网络结构，已经在自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。然而，尽管RNN在处理序列数据方面具有优势，但它也存在一些问题，如梯度消失和梯度爆炸。为了解决这些问题，研究人员提出了一种改进的循环神经网络结构——门控循环单元（GRU）。
2024-01-05 14:34:48
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原创 CodeWave系列：8.CodeWave 智能开发平台 公司官网及项目管理实战
通过前面七节的学习，相信同学们已经对CodeWave已有有了一个整体的认识了，准备跃跃欲试，小试牛刀了，今天我们学习俩个项目的实战，通过俩个项目的实战让大家能够真正的通过自己的双手来完成，详细通过本节的学习，你会对CodeWave有一个全新的认识。今天我们学习俩个项目，一个公司官网的搭建，还有一个项目后台管理软件的搭建。
2024-01-05 11:45:28
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原创 CodeWave系列：7.CodeWave 智能开发平台 项目导出及本地部署
上节我们学习了如何基于CodeWave平台进行扩展依赖库的学习，我们学习如何基于CodeWave进行Jar包的创建，Jar包配置以及业务代码编写。截止目前为止，我们已经可以使用CodeWave进行独立的平台开发了，那么如果我们想把CodeWave上的应用导出到本地，独立部署该如何操作呢？这就用到了我们本节需要学习的内容。本节我们将学习如何导出应用，并在本地进行部署测试。
2024-01-03 17:01:20
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原创 CodeWave系列：6.CodeWave 智能开发平台 扩展依赖库开发
前面五个章节，我们学习了CodeWave的页面布局，数据模型的构建以及使用，逻辑功能的实现等，通过前面章节的学习，我们基本上可以独立构建简单的业务逻辑了。但是对于一些负责的业务逻辑，单纯的使用前端页面是无法处理的，只能借助后端服务来处理业务。幸运的是，CodeWave也为我们提供了这样的能力，从本节开始，我们将学习扩展开发能力，用于处理我们的复杂业务。
2024-01-03 15:29:35
1053
原创 CodeWave系列：5.CodeWave 智能开发平台 逻辑功能实现
前一节我们学习了模型的构建以及应用，通过前面的学习，我们已经可以使用CodeWave进行简单的表单的构建，本节我们将学习逻辑处理功能，这样前端页面就可以按照我们的业务要求进行运行了。我们将首先学习逻辑的概念，逻辑的分类，页面逻辑的实践以及几个高级的用法。页面中的功能由逻辑实现，逻辑按照作用域区分为页面逻辑和服务端逻辑。页面逻辑：作用于指定前端页面的逻辑，不支持跨页面调用。服务端逻辑：作用于整个应用，支持被所有逻辑和流程调用，在各页面中的调用需要通过页面逻辑来完成。逻辑流转。
2024-01-02 17:59:03
452
原创 人工智能-算法篇58篇-自然语言处理之过拟合学习
在机器学习中，过拟合是一个非常重要的问题，它指的是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的情况。通过在训练过程中监控模型在验证集上的表现，当模型在验证集上的表现开始下降时，停止训练，避免模型过度拟合训练集。数据增强: 数据增强是一种常见的应对过拟合的方法，通过对训练数据进行一定的变换和扩充，可以增加数据的多样性，帮助模型更好地学习数据的一般规律。农业领域： 在农业领域，过拟合可能导致农业生产预测模型在历史数据上表现良好，但无法准确预测未来的气候变化和作物产量，影响农业生产的规划和决策。
2024-01-02 16:42:38
927
原创 CodeWave系列：4.CodeWave 智能开发平台 模型构建及使用
前一节我们学习了CodeWave的页面布局和页面呈现，现在我们已经可以通过CodeWave进行简答的页面搭建了，本节我们开始学习数据模型的构建以及通过数据模型进行相关页面开发的功能。实体是数据的一种载体，允许您将结构化数据持久保存在数据库中并实现数据库模型。每一个实体对应一张数据库表，实体的属性对应数据库表的列。主键: 创建实体时，会自动生成属性id，作为实体中每行记录的唯一标识。数据类型默认为整数（Integer ）且不可修改，属性本身不可修改和删除，值按顺序自增或通过雪花算法生成。标题。
2024-01-02 16:29:11
553
原创 人工智能-算法篇60篇-自然语言处理之长短时记忆网络（LSTM）学习
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Re长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它可以学习长期依赖性信息。相比于传统的RNN，LSTM能够解决长序列训练过程中出现的梯度消失或梯度爆炸的问题。这是通过引入门控机制实现的，包括输入门、遗忘门和输出门。输入门决定了有多少历史信息需要更新或保留；遗忘门决定了有多少历史信息需要被丢弃；
2023-12-29 16:18:49
943
原创 CodeWave系列：3.CodeWave 智能开发平台 页面布局及呈现
前一节我们学习了CodeWave的路线图，对CodeWave 已经有一个整体的认识了，本节我们开始学习页面设计，页面布局和页面跳转等具体功能。
2023-12-29 16:10:06
1026
原创 CodeWave系列：2.codewave 低代码平台学习指南
CodeWave以智能大模型和全栈低代码为基座，为企业提供更加智能化的软件生产方式，IT人员可以轻易实现从“智能生成”到“可视化拖拽调整”的全栈低代码应用搭建，让复杂应用开发更加高效，加快企业数字化与智能化进程。通过拖、拉、拽等可视化操作页面，即可轻松构建专业应用，并可使用扩展能力开发个性化应用。在CodeWave智能开发平台，可跟随文档操作简单应用，由浅入深体验应用开发过程。详细讲解开发过程中常见的场景案例，以及如何实现多人协作开发等。• 常见场景-其他组件。• 常见场景-内置函数。
2023-12-28 17:22:17
771
原创 CodeWave系列：1.codewave 低代码平台整体介绍
低代码平台是一种基于云原生和多端体验的高生产力开发范式，能够让不懂代码的业务人员成为平民开发者，提高开发效率和协作能力。低代码平台可以让程序员快速搭建后台管理系统，提高开发效率和质量。低代码平台之所以需要，主要出于以下几个原因：降低开发成本和提升效率：低代码开发平台通过可视化拖拉拽的方式，让开发人员可以通过前端图形化的操作实现需求，这大大减少了手动编写代码的工作量，进而提高了研发效率。同时，由于该平台是松耦合的并发开发模型，对合作方的依赖性大大降低，从而也降低了沟通和时间成本。
2023-12-28 17:15:18
1298
原创 2023年人工智能技术元年-2023年我与人工智能的相遇
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的科学。我对人工智能产生兴趣是因为我对技术和创新的热爱，以及对人工智能的好奇心。在我看来，人工智能是当今世界最具前沿和潜力的领域之一，它的发展不仅可以改变我们的生活方式，还可以推动整个社会的进步。人工智能让我意识到它不仅仅是一种技术，更是一种思维方式和方法论。
2023-12-28 15:04:53
659
原创 人工智能-算法篇59篇-自然语言处理之欠拟合
在机器学习领域，欠拟合是指模型无法在训练集上学习到数据的基本特征和规律，导致模型在训练集和测试集上表现都不佳的问题。欠拟合通常是由于模型过于简单或者数据量不足导致的，模型无法很好地拟合数据的复杂性和变化规律。欠拟合问题与过拟合问题相对应，过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳，泛化能力差的问题。欠拟合和过拟合都会影响模型的性能和应用效果，需要针对性地进行处理和优化。在实际应用中，欠拟合可能导致模型无法准确预测未知数据的结果，影响模型的实用性和可靠性。
2023-12-21 18:32:57
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原创 2023 英特尔On技术创新大会直播 | 用AI丈量世界之我见
英特尔On技术创新峰会是开发者优先的全球年度盛会，是一个由开发者组织，为开发者举办的盛会。英特尔On技术创新大会是由英特尔公司举办的一年一度的盛大活动，旨在展示和探讨最新的科技创新和发展趋势。该大会汇集了来自全球各行业的顶尖科技专家、创新者和业界领袖，开发人员和技术精英可以分享有关先进技术、开放式生态系统资源、创新计算解决方案、动手实验和教程、交流沟通和社区建设的最新信息，并在这些方面开展协作、实现发展。
2023-12-21 18:23:14
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原创 人工智能-算法篇57篇-自然语言处理之模型泛化学习
机器学习中的模型泛化是一个非常重要的概念，它指的是模型在未见过的数据上的表现能力。模型复杂度： 模型的复杂度是指模型能够表示的函数空间的大小，复杂度越高，模型能够表示的函数空间就越大。因此，了解模型泛化的概念和影响因素，以及如何改善模型的泛化能力，是机器学习中非常重要的一部分。本文将介绍模型泛化的概念、训练误差和泛化误差、影响模型泛化的因素、改善模型泛化的方法、欠拟合和过拟合、模型评估与选择等内容。训练误差通常用来衡量模型在训练数据上的拟合程度，如果模型的训练误差很小，说明模型能够很好地拟合训练数据。
2023-12-20 12:05:30
776
原创 人工智能-算法篇56篇-自然语言处理之反向传播学习
尽管反向传播算法存在一些问题和挑战，如梯度消失、过拟合、局部最优解等，但随着研究者们的不断努力和创新，已经提出了许多改进和优化的方法，如改进激活函数、正则化方法、优化算法的改进等，这些方法有效地缓解了反向传播算法的局限性。其基本原理是利用导数的链式法则，沿着神经网络的层次结构，从输出层到输入层逐层计算参数的梯度，然后利用梯度下降等优化算法更新模型参数，使损失函数达到最小值，从而实现模型的训练和优化过程。反向传播通过计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现参数的更新和优化，是深度学习模型训练的核心过程之一。
2023-12-20 11:43:54
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原创 人工智能-算法篇55篇-自然语言处理之模型评估学习
模型评估，作为模型开发过程的一个重要环节，主要是针对已经训练好的模型进行客观的性能评价。这一步骤通常在模型训练和模型选择之后进行，其目的在于发现最佳的数据表达模型以及预测该模型未来工作的性能如何。预测误差情况：这是衡量模型性能的一个重要指标，可以帮助我们理解模型预测的准确性。拟合程度：这是用来衡量模型对数据的适应度的，包括线性回归、逻辑回归等都有相应的拟合度指标。模型稳定性：模型的稳定性是评估模型在不同数据集上表现是否一致的重要标准。
2023-12-20 11:34:09
876
原创 人工智能-算法篇54篇-自然语言处理之损失函数学习
在这一章节中，我们将详细介绍损失函数的概念、作用以及在机器学习和深度学习中的应用。损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的重要工具，它对于优化模型参数和提高模型性能具有重要意义。损失函数（Loss Function）是一个数学函数，用于量化模型预测结果与真实值之间的差异。在训练过程中，我们的目标是最小化损失函数的值，从而使模型的预测结果尽可能接近真实值。优化目标：损失函数为模型训练提供了一个明确的目标，即最小化损失值。通过优化算法（如梯度下降法），我们可以调整模型参数以最小化损失函数。性能评估。
2023-12-19 18:27:10
757
原创 TableAgent 数据分析智能体简介及应用实战
Alaya-7B大模型系列在保证模型表现的同时，对使用者的安装使用硬件要求更低、应用技术难度更低、训练所需的算力资源消耗更小，有助于加速大模型在各类行业场景的实际应用。大部分用户可能没有生产级别的显卡及服务器，如何在消费级级别的服务器上部署我们的大模型是我们首当其冲应该考虑的问题，如何在减少算力消耗的情况下，加速大模型的训练，并且在训练完成后更，更好地调教这个模型，并使之能够“飞入寻常百姓家”，让广大的中小企业受益，这应该会是TableAgent一直需要考虑的问题。
2023-12-19 18:16:05
1524
原创 人工智能-算法篇52篇-深度学习之卷积神经网络（CNN）学习
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习的代表算法之一，属于前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）。CNN具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。
2023-12-15 18:05:48
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数据智能分析数据集-空气质量CSV格式
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